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知新温故，从知识图谱到图数据库

图是由节点和边来构成，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。图用点代表事物，用连接两点的边表示相应两个事物间具有某种关系，但这些图通常只包含一种类型的节点和边，在IOTA,物联网区块链？...其次，RDF以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息，但图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以实体和关系可以包含属性，这就意味着更容易表达现实的业务场景。 ? 那为什么要用图数据库呢？...从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。对于通过某一给定的属性值来找到节点或者关系，对比遍历图查找，用索引将会更加高效。...用图来表示社交网络中人与人的关系 实际上，Neo4j最适合一个完整的企业部署或者用于一个轻量级项目中服务器的一个子集，有以下几个显著特特性: ACID支持 ACID操作是保证数据一致性的基础。...Neo4j编程概要 Neo4j是是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。主要有三种访问Neo4j数据库的方式： 嵌入式 通过指定数据库地址直接访问数据库。

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    先了解下图数据库，然后带走一款开源图数据库

    以下是一些公开的数据，可以反映数据、数据和数据间关系的一些实际情况： 推特：用户量为 5 亿，用户之间存在关注、点赞关系 亚马逊：用户量 1.2 亿，用户和产品间存在购买关系 AT&T（美国三大运营商之一...答案在点和点之间的关系上。...点、关联关系和图数据模型 在我们之前的讨论中，传统数据库虽然运用 JOIN 操作把不同的表链接了起来，从而隐式地表达了数据之间的关系，但是当我们要通过 A 管理 B，B 管理 A 的方式查询结果时，表结构并不能直接告诉我们结果...Neo4j 项目地址：https://github.com/neo4j/neo4j Neo4j 是最知名的一种图数据库，在业界有微软、ebay 在用 Neo4j 来解决部分业务场景，Neo4j 的性能优化有两点...图数据（点和边）通过 Hash 的方式存储在不同 partition 中。这里用的 Hash 函数实现很直接，即 vertex_id 取余 partition 数。

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    BloodHound

    Neo4j是一款 NoSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中，Bloodhound正是利用这种特性加以合理分析，更加直观地以节点空间的形式来表达相关数据。...之后打开cmd窗口，进入解压后的bin目录，在cmd下输入命令“neo4j.bat console”， 启动Neo4j服务： ?...看到服务成功启动的提示后，打开浏览器，输入地址“http://127.0.0.1:7474”。打开页面后，输入账号和密码(默认为neo4j/neo4j) ?...之后输入之前neo4j的账号密码(neo4j/admin) ? 之后进入主控面板： ? 上图中，左上角是菜单和搜索栏，三个选项分别是数据库信息、节点信息和查询模块。...进入查询模块，可以看到预定义的12个常用的查询条件，如下图所示： ? 查找所有域管理员。 寻找到达域管理员的最短路径。 查找具有 dcsync权限的主体。

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    02--图解数据结构之单链表实现集合

    链表是一种线性的数据结构 是一种最简单的动态数据结构 优点： 动态创建，节省空间 头部添加容易 缺点：空间上不连续，查找困难。...只能从头开始一个一个找 对于单链表： 链表类Node的成员变量有：T类型的数据和Node类型的节点，并且成员变量node指向下一个节点。 为了统一节点的操作，通常在链表最前面添加一个虚拟头结点 ?...; size++; } 2.定点获取 思路：链表查找只能一个一个挨着找，就像排队报数样。..., T el) { Node node = getNode(index); node.el = el; return node; } 4.定点移除 思路：目标节点的前一节点的...next指向目标节点的下一节点(即把元素孤立) 把目标节点的next指向为null ?

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    高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

    如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆，按照上述的做法，你的服务有能力及时响应么？ 本文介绍了两种高效的空间点查找方法，并且该方法在打车领域和地图领域有广泛的实际应用。...文章很长，如果来不及看完，只需要记得，如果你需要一种高效的空间点索引算法来处理海量的空间点查找需求，那么Geohash和Google S2可以帮助到你。...这样我们就把地图分成了一个个的矩形区域了。 地图上虽然把区域划分好了，但是还有一个问题没有解决，那就是如何快速的查找一个点附近邻近的点和区域呢？...空间填充曲线 和 分形 在介绍第二种多维空间点索引算法之前，要先谈谈空间填充曲线(Space-filling curve)和分形。...本篇文章讲解以 Go 的这个版本为主。 接下来就看看怎么用 S2 来解决多维空间点索引的问题的。 1. 球面坐标转换 按照之前我们处理多维空间的思路，先考虑如何降维，再考虑如何分形。

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    知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

    抽取流程 由于格式较为固定，因此采用模板匹配的方式来抽取知识，整个流程如下： 从网页中获取原始文本信息 人工删除不相关的文本 利用代码以模板匹配的方式，自动抽取人物属性信息 cd talkop....同时,具有一套基 于规则的推理引擎,用以执行 RDFS 和 OWL 本体推理任务. avpair to triple 以vivrecard人物属性知识图谱为例，首先我们将之前获得的数据，转换为Jena...项目实践 relation to triple 以实体关系知识图谱为例，首先我们将之前获得的各个实体之间关系的数据，转换为Jena支持解析的 N-Triple 三元组格式，命名空间前缀为 <http:...edition=desktop&flavour=winstall64&release=1.2.4&offline=true cd D:\neo4j\bin neo4j.bat console 之后访问...知识抽取 DeepKE^13基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。在这部分中我们利用之前构建的关系抽取数据集和deepke，进行中文关系抽取实践 4.1.

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    最新开源Faster-LIO：快速激光IMU里程计

    摘要 本文提出了一种基于增量体素的激光雷达惯导里程计（LIO）方法，用于快速跟踪旋转和固态激光雷达扫描点云，为了获得较高的跟踪速度，我们既不使用复杂的基于树的结构来划分空间点云，也不使用严格的k近邻（k-NN...相反，我们使用增量体素（iVox）作为我们的点云空间数据结构，它是从传统体素修改而来的，支持增量插入和并行近似k-NN查询，我们在算法中提出了线性iVox和PHC（伪希尔伯特曲线）iVox作为两种可选的底层结构...点云配准的基本问题是计算给定点与历史点云的最近邻，通常需要依赖一些最近邻的数据结构。这些数据结构又大体分为树类的（tree like）和体素类（voxel like）的。...FastLIO2里提出使用增量式的kdtree来处理最近邻，我们则认为增量的体素更适合LIO系统。 点云残差的计算方式。自动驾驶里普遍偏向不直接使用点到点的残差，而是使用点到线或点到面的残差。...以上内容摘自半闲居士的知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468628910 实验 仿真实验是在一个随机生成的点云里进行K近邻查找以及新增地图点的实验。

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    从 Neo4j 导入 Nebula Graph 实践见 SPark 数据导入原理

    在讲述如何实操数据导入之前，我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。...具体的 nGQL 语句如下所示： # 创建图空间 CREATE SPACE test(replica_factor=1); # 选择图空间 test USE test; # 创建标签 tagA CREATE...导入 Mock 数据——标签为 tagA 和 tagB 的点，数量总共为 100 万，并且导入了连接 tagA 和 tagB 类型点边类型为 edgeAB 的边，共 1000 万个。...关于索引需要注意 Exchange 并不会将 Neo4j 中的索引、约束等信息导入到 Nebula Graph 中，所以需要用户在执行数据写入在 Nebula Graph 之后，自行创建索引和 REBUILD...附：Neo4j 3.5 Community 和 Nebula Graph 1.0.1的一些比较 Neo4j 和 Nebula Graph 在系统架构、数据模型和访问方式上都有一些差异，下表列举了常见的异同

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    Neo4j中的图形算法：15种不同的图形算法及其功能

    之前我们探讨了数据连接如何驱动未来的数据发现以及如何使用图形分析来简化这些数据发现。 本周我们将详细介绍Neo4j中提供的许多图算法以及它们的功能。...并且由于Neo4j将原生图平台中的分析和事务操作结合在一起，您不仅可以揭示真实世界系统的内在本质以形成新的发现，还可以更快地开发和部署基于图形的解决方案，并具有易于使用，简化的工作流程。...虽然已经被Google普及，但它被广泛认为是检测任何网络中有影响力的节点的方法。 如何使用：PageRank用于评估重要性和影响力的方法有很多。它被用来推荐推特账户以及一般情绪分析。...它也用于半监督和无监督机器学习作为一个初始的预处理步骤。 11.强连通 作用：查找关系网中...我们的Neo4j系列中关于图形算法的部分就总结在这里。我们希望这些算法能够帮助您以更有意义和更有效的方式理解连接的数据。

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    高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

    这样我们就把地图分成了一个个的矩形区域了。 地图上虽然把区域划分好了，但是还有一个问题没有解决，那就是如何快速的查找一个点附近邻近的点和区域呢？...空间填充曲线 和 分形 在介绍第二种多维空间点索引算法之前，要先谈谈空间填充曲线(Space-filling curve)和分形。...一年后，即1891年，希尔伯特就作出了这条曲线，叫希尔伯特曲线（Hilbert curve）。 ? 上图就是1-6阶的希尔伯特曲线。具体构造方式在下一章再说。 ? 上图是希尔伯特曲线填充满3维空间。...本篇文章讲解以 Go 的这个版本为主。 接下来就看看怎么用 S2 来解决多维空间点索引的问题的。 1. 球面坐标转换 按照之前我们处理多维空间的思路，先考虑如何降维，再考虑如何分形。...坐标轴点与希尔伯特曲线 Cell ID 相互转换 最后一步，如何把 i，j 和希尔伯特曲线上的点关联起来呢？

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    浅谈图数据库

    以下是一些公开的数据，可以反映数据、数据和数据间关系的一些实际情况： 推特：用户量为 5 亿，用户之间存在关注、点赞关系 亚马逊：用户量 1.2 亿，用户和产品间存在购买关系 AT&T（美国三大运营商之一...答案在点和点之间的关系上。...点、关联关系和图数据模型 在我们之前的讨论中，传统数据库虽然运用 JOIN 操作把不同的表链接了起来，从而隐式地表达了数据之间的关系，但是当我们要通过 A 管理 B，B 管理 A 的方式查询结果时，表结构并不能直接告诉我们结果...Neo4j Neo4j 是最知名的一种图数据库，在业界有微软、ebay 在用 Neo4j 来解决部分业务场景，Neo4j 的性能优化有两点，一个是原生图数据处理上的优化，一个是运用了 LRU-K 缓存来缓存数据...图数据（点和边）通过 Hash 的方式存储在不同 partition 中。这里用的 Hash 函数实现很直接，即 vertex_id 取余 partition 数。

    1.3K30

    自由能一书金句摘录及图表

    前者是推断的潜力,后者是学习的潜力。 2 主动推理超越了简单的自主循环:它可以以越来越复杂的方式纠正相同的内部感受预测错误(高体温)(佩祖洛、里戈利和弗里斯顿 2015)。...它可以使用预测性的异变策略(Sterling 2012 年,Barrett 和 Simmons 2015 年,Corcoran 等人 2020 年),这些策略超越了体内平衡,并在内部感受预测错误被触发之前以异变方式抢先控制生理...另一种预测策略需要在预期偏离生理设定点之前动员资源,例如,在预计氧需求增加的长跑之前增加心输出量。这需要动态地修改内感受性观察的先验,超越体内平衡(Tschantz 等,2021)。...最终,预测大脑可以开发出复杂的目标导向策略,例如确保一个人带冷水到海滩,以更丰富、更有效的方式满足同样的需求(控制体温) 3 注意,深思熟虑、持之以恒和习惯性的行为是共存的,可以在主动推理中结合起来。...与计算神经科学的许多其他方法不同,挑战不是一点一点地模拟大脑,而是找到描述大脑试图解决的问题的生成模型。

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    如何设计一个高性能的图 Schema

    先按照 vid 来前缀扫描，在内存中这个过程是个二分查找，所以 NebulaGraph 查询快就是在这里。在 Neo4j 里面这种叫做“免索引邻接”。...Schema 设计进入本文的重点——Schema 的设计，Schema 设计的三大基本原则：尊重领域实体关系以性能为目标考虑可视化分析而三者并不冲突，上面三点其中某一点做得很好，另外两点也会做的不错。...status 如果只有 1 和 0，现在你有 1 万亿的点，这样添加索引是没有意义的。而且，因为 NebulaGraph 的查找是二分查找，复杂度收敛到 O(n)，相当于有多少数据就查多少数据。...加速查询图片之前我们讲过一个发邮件的例子，但是现在场景有所变化了，我现在不关心发邮件这个事情，我只关心人和人之间的关系，比如，wen 这个人的联系关系，有谁和他联系过，而这个联系方式可能是 Email，...当然之前的设计是可以沿用的，但为了加速查询，满足业务上的需求。这里加了 CONTACT 属性，用来加速查找。

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    使用Python在Neo4j中创建图数据库

    图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。...因为Neo4j是一个事务性数据库，我们创建一个数据库，数据帧的每一行就执行一条语句，这会非常缓慢。它也可能超出可用内存。沙箱实例有大约500 MB的堆内存和500 MB的页面缓存。...因此，这进一步推动了以批处理方式更新数据库。...让我们确保它有我们想要的东西…… 查询数据库以获得一些答案 这里有一个提示:当你有了一个已填充的数据库时，你应该让Neo4j处理尽可能多的计算，然后再将答案带回Python(如果你甚至需要的话)。...在某些时候，你可能需要进行更复杂的计算(例如节点中心性、路径查找或社区检测)，这些都可以并且应该在将结果下载回Python之前在Neo4j中完成。

    5.5K30

    生成式AI的数据开发者体验：性能优化

    第11条规则以各种自服务和方便的方式重新解释过，但这里是最有意义的解释：用户询问数据库的能力不应受数据的工程方式或分布方式的限制。...然后可以像平常一样针对Neo4j图数据库运行该语句。(Cypher是Neo4j对应SQL的查询语言，面向图数据库。) Hunger认为其优势包括让用户得到某种关于Cypher甚至SQL的间接教育。...利用一种称为检索增强生成(RAG)的概念，该工具的唯一功能是将主题、动词和对象映射到表格、时间序列或地理空间数据库中的符号的自然语言请求进行解释。...结果是一个SQL查询，可以传递给Kinetica数据库，在很大程度上可能生成某种形式的表、报告、地图或图表，以响应从自然语言请求推断的标准查询。...所以，Darringer解释说，LLM以非常精确和明确的语言被告知其工作是生成SQL，然后对如何做到这一点进行彻底解释。

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    K8S 资源可视化利器：Kubectl-Graph

    kubectl-graph kubectl-graph 是一款可视化 kubernetes resource 及资源间关系的 kubectl 插件，可以将集群中的资源以关系图的方式进行展示。...NoSQL 图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中，很适合用来展示 kubernetes resource 之间的关系，但 Neo4j 的依赖较多，需要一点时间来安装。...安装 kubectl-graph 插件的安装方式比较简单，如果你使用的是 kubectl 1.19 之前的版本： $ kubectl-krew install graph 使用 kubectl 1.19...之后的版本： $ kubectl krew install graph 使用方式 安装完成后，就可以开始绘制 kubernetes resource 关系图了。...-u neo4j -p 这里的 -u 需要输入 neo4j 而不是你创建的数据库名称，Neo4j Browser 上也有提示： 之后就可以在 Neo4j 上查看了，输入查询语句

    1.8K20

    使用 BloodHound 分析大型域内环境

    /bin/neo4j:行390: /usr/share/neo4j/logs/neo4j.log: 没有那个文件或目录 解决方法就是：创建/logs/ 目录 和 neo4j.log文件： mkdir...： 下载之后，直接安装完设置环境变量后即可： 安装完 JDK 后 还需要去 下载Neo4j 最新版本，下载地址：https://neo4j.com/download-center/#community...的成员 21、列出所有kerberoable用户 22、查找具有大多数特权的Kerberoastable用户 23、查找到非域控制器的域管理登录 24、查找不支持操作系统的计算机 25、查找AS-REP...委派主要分为非约束委派(Unconstrained delegation)和约束委派(Constrained delegation)两个方式，还有一种是基于资源的约束委派（Resource Based...BloodHound 节点图标、语句详解（必须了解） 节点图标 当我们鼠标右键空白处时，会弹出以下内容： 我们可以鼠标右键点击任一节点，会弹出以下内容： 当我们看每个节点时，可能会发现有些节点和别的不太一样

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